在这个信息化时代,由于互联网的迅速发展和电脑的普及,万维网已成为具有无穷潜力的信息索取和信息交换能力的全球信息资源中心,它对人类的各方面行为将产生日益重要的影响。搜索引擎能自动地对互联网上的信息进行动态的收集和存储,并按照用户的检索返回相关的结果集。它的出现大大提高了人类检索信息的能力。不过,随着网络信息量的迅速增长,传统的搜索引擎技术也只能为用户提供越来越长的检索结果列表。用户不得不从中进行按照自己标准的二次检索,浪费了时间和效率。可以通过将检索结果依据内容划分为相应的类别,使得用户能够更快捷准确地对检索结果进行浏览。这种引入了聚类分析技术的方法是对传统搜索引擎工作方式的一种改进。本文首先对数据挖掘的概念和应用领域进行简要介绍,并比较系统和详细的总结了聚类方法的概念、特点,重点阐述了几种经典聚类算法的实现方式,并分别分析了它们的优势和不足之处。在总结本领域的相关工作的基础上,本文提出了一种新的结合了基于短语显著性分值的特征项提取和K-means算法的文本聚类方法,显著性分值的确定考虑了传统的TFIDF相对词频以及短语的上下文独立性等因素,通过实验确定了显著性分值公式的系数。使用Java语言实现了一个基于上述思想的比较完整的文本聚类系统,包括文档预处理,特征项抽取,文档向量化和聚类过程等。通过实验,对聚类效果进行测试并对结果做了分析。从实验结果看,本系统能达到令人满意的聚类效果,并且与现有方法相比,在时间复杂度方面有一定的优势。